7 research outputs found
Accuracy in Rating and Recommending Item Features
This paper discusses accuracy in processing ratings of and
recommendations for item features. Such processing facilitates featurebased user navigation in recommender system interfaces. Item features, often in the form of tags, categories or meta-data, are becoming important hypertext components of recommender interfaces. Recommending features would help unfamiliar users navigate in such environments. This work explores techniques for improving feature recommendation accuracy. Conversely, it also examines possibilities for processing user ratings of features to improve recommendation of both features and items. This work’s illustrative implementation is a web portal for a museum collection that lets users browse, rate and receive recommendations for both artworks and interrelated topics about them. Accuracy measurements compare proposed techniques for processing feature ratings and recommending features. Resulting techniques recommend features with relative accuracy. Analysis indicates that processing ratings of either features or items does not improve accuracy of recommending the other
Scalable Intelligence for Scheduling Systems
A personalização é um aspeto chave de uma interação homem-computador efetiva. Numa era
em que existe uma abundância de informação e tantas pessoas a interagir com ela, de muitas
maneiras, a capacidade de se ajustar aos seus utilizadores é crucial para qualquer sistema
moderno. A criação de sistemas adaptáveis é um domínio bastante complexo que necessita de
métodos muito específicos para ter sucesso. No entanto, nos dias de hoje ainda não existe um
modelo ou arquitetura padrão para usar nos sistemas adaptativos modernos. A principal
motivação desta tese é a proposta de uma arquitetura para modelação do utilizador que seja
capaz de incorporar diferentes módulos necessários para criar um sistema com inteligência
escalável com técnicas de modelação. Os módulos cooperam de forma a analisar os utilizadores
e caracterizar o seu comportamento, usando essa informação para fornecer uma experiência
de sistema customizada que irá aumentar não só a usabilidade do sistema mas também a
produtividade e conhecimento do utilizador.
A arquitetura proposta é constituída por três componentes: uma unidade de informação do
utilizador, uma estrutura matemática capaz de classificar os utilizadores e a técnica a usar
quando se adapta o conteúdo. A unidade de informação do utilizador é responsável por
conhecer os vários tipos de indivíduos que podem usar o sistema, por capturar cada detalhe de
interações relevantes entre si e os seus utilizadores e também contém a base de dados que
guarda essa informação. A estrutura matemática é o classificador de utilizadores, e tem como
tarefa a sua análise e classificação num de três perfis: iniciado, intermédio ou avançado. Tanto
as redes de Bayes como as neuronais são utilizadas, e uma explicação de como as preparar e
treinar para lidar com a informação do utilizador é apresentada. Com o perfil do utilizador
definido torna-se necessária uma técnica para adaptar o conteúdo do sistema. Nesta proposta,
uma abordagem de iniciativa mista é apresentada tendo como base a liberdade de tanto o
utilizador como o sistema controlarem a comunicação entre si.
A arquitetura proposta foi desenvolvida como parte integrante do projeto ADSyS - um sistema
de escalonamento dinâmico - utilizado para resolver problemas de escalonamento sujeitos a
eventos dinâmicos. Possui uma complexidade elevada mesmo para utilizadores frequentes, daí
a necessidade de adaptar o seu conteúdo de forma a aumentar a sua usabilidade.
Com o objetivo de avaliar as contribuições deste trabalho, um estudo computacional acerca do
reconhecimento dos utilizadores foi desenvolvido, tendo por base duas sessões de avaliação de
usabilidade com grupos de utilizadores distintos. Foi possível concluir acerca dos benefícios na
utilização de técnicas de modelação do utilizador com a arquitetura proposta.Personalization is a key aspect of effective Human-Computer Interaction. The ability to adjust
itself to its users is crucial to any modern system, in an era where there is so much information
and so many people interacting in so many ways. The creation of adaptable systems is a
complex domain that requires very specific methods in order to be successful. However, still
today there is no standard model or architecture to use on a modern adaptive system. The main
motivation of this dissertation is to propose an architecture for user modelling that is able to
incorporate separate modules required to create a scalable intelligence system with user
modelling techniques. The modules cooperate in order to analyse users and characterize their
behaviour, using that information to provide a customized system experience that will increase
not only the usability of the system but also the user’s productivity and knowledge.
The proposed architecture is composed by three components: a user information unit, a
mathematical structure able to classify users and the technique to use when adapting content.
The user information unit is responsible for knowing the several types of individuals that can
use the system, for capturing every part of relevant interaction between itself and its users and
also contains the database which stores that information. The mathematical structure is the
user classifier and is in charge of analysing the users and classifying them into one of three roles:
beginner, intermediate or expert. Both Bayesian and Artificial Neural Networks are used, and
an explanation on how to prepare and train them to deal with user information is provided.
With the user role defined, a proper technique to adapt system’s content is required. In this
work, a Mixed-Initiative approach is detailed which is based on allowing both the user and the
system to gain control in the communication between them.
The proposed architecture was developed as part of the ADSyS project. ADSyS is a Dynamic
Scheduling system to solve scheduling problems subject to dynamic events. It has a high
complexity even for frequent users, hence the need for the adaptation of its content to increase
its usability.
In order to evaluate the contribution of this work, a computational study of the user
recognition was developed, as well as two usability evaluation sessions with distinct users. It
was possible to conclude about the benefits of employing user modelling techniques with the
proposed architecture
Creación de entornos adaptativos móviles: recomendación de actividades y generación dinámica de espacios de trabajo basadas en información sobre usuarios, grupos y contextos
Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid. Escuela Politécnica Superior, octubre de 200